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自主移动机器人路径规划及轨迹跟踪的研究的中期报告
一、研究背景
自主移动机器人是一种智能化的机器人，能够在无人干预的情况下自动移动、定位和执行任务。路径规划是自主移动机器人运动控制的核心问题，对于机器人的行动能力和任务执行能力都有重要影响。随着自主移动机器人应用领域不断扩大，路径规划及轨迹跟踪技术也面临着更加复杂的问题和挑战。
二、研究内容
本研究旨在提出一种基于深度强化学习的自主移动机器人路径规划及轨迹跟踪方法，研究内容包括：
1.系统分析与需求分析。通过对自主移动机器人的系统分析和需求分析，确定研究方向和路径规划算法的设计要求。
2.基于深度强化学习的路径规划算法设计。利用深度强化学习算法设计路径规划模型，并对其进行训练和优化，使其能够在不同的场景下进行适应性规划。
3.轨迹跟踪算法设计。基于路径规划结果，设计轨迹跟踪算法，实现机器人沿着规划路径运动的精确控制。
4.实验验证与性能测试。采用仿真和实验两种方式对所设计的路径规划及轨迹跟踪算法进行性能评估，分析算法的优缺点和适用范围。
三、研究进展
本研究目前已完成系统分析和需求分析工作，并利用深度强化学习算法完成路径规划模型的设计和训练。实验结果表明，所设计的路径规划模型在不同场景下均能够取得良好的规划效果。同时，已经开始着手进行轨迹跟踪算法的设计和实现。
四、结论与展望
本研究基于深度强化学习的自主移动机器人路径规划及轨迹跟踪方法能够有效地解决自主移动机器人路径规划中的复杂问题，具有良好的适应性和实用性。未来研究将进一步深入分析路径规划与轨迹跟踪的联系，提出更加完善的算法，进一步优化机器人的行动能力和任务执行能力。